Mathématique
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Item Prévision de trafic des passagers à court terme(Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté des sciences, 2023) Sid, Imene; Dissaoui, Soraya; Gatt, Fella (UMBB)(Promotrice); Krim, Amel (air Algérie)(Promotrice)Tout ou long de ce travail, nous nous sommes consacrØ à la modØlisation du tra c de passagers en essayant d atteindre l objectif xØ, à savoir, trouver le type de modØlisation qui convient pour avoir des prØvisions ables. Pour cela nous avons utilisØ les approches Øconomiques traitant les sØries chronologiques (l approches univariØe de Box et Jenkins, l approche multivariØ du modŁle VAR et l approche par rØgression). Dans un premier temps nous avons eu recours à l approche de Box et Jenkins pour Øtudier l Øvolution du tra c passagers. L intØrŒt de la modØlisation des sØries individuelles est de permettre au processus de donner une description de la structure ayant gØnØrØ la sØrie ellemŒme. En suivant ces dØmarches de modØlisation, nous avons obtenu les rØsultats suivants : 1- Les Øvolutions de tra c passagers des sØries Alger-Istanbul-Alger et Alger-MontrØal-Alger sont type T. S 2- Les Øvolutions de la sØrie Alger-France-Alger sont de type D.S 3- Nous retrouvons l e⁄et saisonnier dans les trois (03) sØries 4- Nous avons obtenu les rØsultats des prØvisions du nombre de passagers pour la pØriode 2020 à 2022 Dans la seconde partie, nous avons eu recours à l approche du modŁle VAR pour Øtudier l Øvolution du tra c dans le temps. L Øtude multivariØ achevØ, nous pouvons tirer les enseignements suivants : - le modŁle VAR (1) a ØtØ retenu pour modØliser le vecteur composØ de sØries des importations. - Nous constatons que l ordre du dØcalage retenu (p =1) pour la modØlisation VAR (1) n est pas ØlevØ ce qui nous amŁne à estimer ce dernier. Dans la troisiŁme partie notre objectif a ØtØ de trouver un modŁle mathØmatique qui permettra de mettre en Øvidence une corrØlation entre l o⁄re et la Recette Unitaire Moyenne. Pour cela, nous avons utilisØ la mØthode de la rØgression simple et multiple. Celle-ci permet de bien aborder les problŁmes Øconomiques et de tester les hypothŁses portant sur la relation entre une variable dØpendante et au moins deux variables indØpendantes. Nous remarquons que le plus important paramŁtre qui in uence le nombre de passagers est l o⁄re.Item Prévision quantitatives et qualitatives de la demande des menus Catring Air Algérie(UNIVERSITE M’HAMED BOUGARA - BOUMERDES, 2019) Hamad, Sabrina; Boucheneb, ImeneL’entreprise Catering active dans la sous traitance des services d’hôtellerie et de la restauration collective ainsi que d’autres activités de facilitées management, au pro- fit des compagnies industrielles et ce souvent en milieu extrêmes et à des conditions climatiques implacables. Afin de répondre à la problématique posée par l’entreprise Catering à savoir l’éla- boration des prévisions quantitatives de la demande journalière des menus. Notre choix c’est posé sur les menus les plus coûteux (First et Bisness class) dans l’objectif d’atteindre l’équilibre entre l’offre et la demande avec un budget minimum. Dans cette optique, nous avons répartis notre travail en trois volets : le premier volet était consacré à la modélisation de l’évolution journalière du nombre de repas chaud pour First et Bisness class via l’analyse des séries temporelles. Les modèles obtenus étaient de type SARIMA à erreur GARCH. D’après les résultats des prévisions quantitatives obtenus, nous avons constaté une augmentation de la demande des plateaux pour les deux classes sous étude entrai- nant un budget important ce qui nous a mené à déterminer le coût de revient de ces plateaux. Suite à cette démarche, nous nous somme demandé quelle serait la stratégie à suivre ou encore la décision à prendre par le Catering pour améliorer le système de produc- tion. Pour cela nous avons appliqué la méthode de prévision qualitative " Delphi " présentée dans le troisième volet. Finalement, la décision que nous proposons à l’entreprise Catering est l’acquisition des cellules de refroidissement.